IOC, un instrumento para cualificar desempeño docente en aula: Su generación y validación
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo se enmarca en una investigación que estudia en qué medida la formación práctica influye en el desempeño de los profesores que inician su ejercicio profesional.Este artículo da cuenta del proceso de generación y validación de un instrumento de evaluación que permita establecer, a partir de la observación en aula, el nivel de desempeño evidenciado por profesores principiantes, en tareas de conducción y evaluación de procesos de enseñanza aprendizaje.Los resultados permiten establecer que el instrumento presenta validez de contenido, en cuanto posee un lenguaje apropiado al contexto nacional y de fácil comprensión, fidelidad con el instrumento original, coherencia con los propósitos del estudio y solidez técnica.La validación empírica, además de establecer la consistencia en las mediciones entre observadores, permitió establecer la factibilidad de uso del instrumento en el contexto nacional e identificar dificultades en su aplicación que pudieran vulnerar la objetividad de la información producida.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.052 | 0.132 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".